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当你的健康计划终止时该怎么办。......
如果您的计划终止服务区内的保险或退出 FEHB 计划，您通过 FEHB 计划获得的任何补充牙科和/或视力保险也将终止。联邦雇员牙科和视力保险计划 (FEDVIP) 为符合条件的联邦雇员和退休人员提供牙科和视力保险。部落雇员没有资格享受 FEDVIP。有关更多信息，请阅读有关牙科和视力保险的更多信息。
时遇到的Kolmogorov复杂性
时间遇到的Kolmogorov复杂性的研究与37电路复杂性的研究紧密相关。的确，我们在本文中最仔细地研究了38 kt的措施，最初是定义的，以便在39个对最小电路大小问题（MCSP）的研究中利用Kolmogorov复杂性的框架[4]。如果f是一个长度为40 2 K代表k -ary boolean函数的真实表的串，则kt（f）与最小电路计算f的大小相关。Thus the problem of computing KT 42 complexity (denoted MKTP ) was initially viewed as a more-or-less equivalent encoding of 43 MCSP , and it is still the case that all theorems that have been proved about the complexity 44 of MCSP hold also for MKTP (such as those in [5,9,10,17,21–24,30,31,33,35]).45近年来，MKTP证明了一些硬度结果，这些结果尚不为MCSP [7,8]所知。我们认为，这些结果可以作为MCSP可能是正确的指示47。目前的工作给出了MKTP的显着改善的48个硬度结果。49可降低性和完整性是复杂性武器库中最有效的工具50理论提供了棘手的证据。但是，尚不清楚MCSP还是MKTP 51是NP -Complete；两者都不能证明是np -complete的，甚至对于ZPP而言，也无法证明52岁以下通常≤pm的降低，而没有第一个表明Exp̸= Zpp，这是一个长期的开放53个问题[17,31]。54到目前为止，MCSP和MKTP的最强硬度结果是55，在BPP降低下，这两者都很难[5]。szk是具有统计零知识交互式证明的问题56类，并且包含了57个密码学家的许多问题。的确，如果MCSP（或MKTP）以P/Poly为单位，则没有58个密码编码的单向函数[26]。59我们的主要结果涉及通过将60个查询数量从多项式 - 多种多样的数量减少到一个，从而改善MKTP的硬度结果。在随后的段落中，我们解释了61我们实现这一目标的意义。沿途，我们还获得了一个新的电路，下部为MKTP的62限制；该电路下限是否也适用于MCSP，仍然未知。63 SZK不含NP中包含；在建立这样的遏制之前，64没有希望将[5]减少到≤pm的减少。，但是65我们在本文中接近。niszk是SZK的“非相互作用”子类；当且仅当SZK做到时，它包含66个棘手的问题[18]。我们表明，在≤p / poly m降低下，Niszk 67很难MKTP。（因此，不像[5]中那样问许多查询，而是单个查询68 sufces。1）我们的证明还表明，在BPP减少的情况下，Niszk很难，仅要求一个查询一个查询。与[18]结合使用，这表明MKTP在70个非自适应BPP降低以下的SZK很难，对[5]产生了适度的改进；这有含义71
良好（在驾驶时）-googleapis.com
应对这些挑战，我们提出了驾驶概念，以此作为实现良好驾驶行为的框架。驾驶理由评估驾驶行为在道路使用者之间存在的相互期望之间的一致性中。利用现有文献，我们首先要区分（i）经验期望（即，反映了“遵循某种行为的信念”，借鉴了过去的经验）（Bicchieri，2006年）； （ii）规范性期望（即，基于社会同意的原则，反映了“应该遵循某种行为的信念”）（Bicchieri，2006年）。，由于社会期望自然会随着时间的流逝而自然变化，因此我们引入了第三种期望，促进期望，表示可以展示的行为，以促进运输生态系统的持续改进。我们将驾驶员置于社会规范期望的空间内，并指出现有的与一些经验和促进期望的重叠，这受到技术和物理上可行性的限制。
国际干细胞科学学会（ISSCR）“关于人类干细胞的使用...
附录1关于干细胞标准表征附录2命名标准的建议2附录3细胞培养物中卫生任务的标准标准，用于鉴定未分化的人类多能干细胞的标记4标记，并监视多发性系统差异的监测多种系统差异化附录附录5基因分析方法的研究<人工分析方法是在人类的分析方法中披露的词组<人类的分析<人类词组<
使用复合的深钢筋学习来优化投资比率
摘要：在这项研究中，使用复合深度强化学习优化了投资比率，并学习了使用过去汇率的财务交易策略。当前，关于机器学习到财务的应用的研究正在如火如荼地进行。复杂的兴趣加强学习是一种旨在学习最大化利润率的复杂利益影响的增强学习的框架。在复合利息增强学习中，存在称为投资比率的新参数，并且可以通过将投资比率设置为最佳价值来最大化，从而最大程度地提高了利率的复合效果。先前的研究提出了一种在复合深度强化学习和复合深度强化学习中优化投资比率的方法。在这项研究中，使用复合兴趣的财务交易策略深入了解，以学习一种方法来优化投资比率，并以涉及行动的方式使用美元汇率的实际汇率。
Saxenda 利拉鲁肽与奥利司他对比
目的：评估 FDA 批准的两种药物在减肥方面的效果，这些药物用于 Al Dhafra 家庭医学中心 (DFMC) 的完美体重诊所 (PWC) 的肥胖患者，同时评估所用药物的安全性和成本。方法：我们进行了一项单中心队列观察性 16 周监测研究，研究对象为 DFMC PWC 中注射 Saxenda® 利拉鲁肽的患者和开放标签口服奥利司他 3 个月或更长时间的患者。研究对象为体重指数 (BMI) 为 27 kg/m2 或更高且至少患有一种体重相关合并症的参与者，以了解减肥药物的效果。利拉鲁肽患者每次就诊后都会监测体重变化，并从健康信息系统 (HIS) 中提取回顾性数据，用于监测服用奥利司他处方药的患者的体重。使用配对样本 t 检验和双样本 t 检验对连续变量的均值进行比较。结果：两组均包括来自埃马拉蒂（当地人口）的 170 名患者。监测了 Saxenda® 利拉鲁肽组的 94 名患者（平均年龄 34.8±10.27 岁），并审查了奥利司他组的 76 名患者的数据（平均年龄 46.91±10.78 岁）。使用 Saxenda® 利拉鲁肽的患者的平均体重减轻（WL）为 7.14±2.38 千克，显著高于使用奥利司他的患者（1.89±4.47 千克）。只有 14 名（15%）使用 Saxenda® 利拉鲁肽的患者出现暴露体重减轻反应，并继续进行 16 周的治疗方案（平均 WL - 7 千克），达到从基线开始 WL > 4% 的目标。在服用奥利司他并维持每日三次治疗方案 3-7 个月的 11 名患者（14.47%）中，未见明显的暴露体重减轻，因此未达到基线 5% 的目标 WL。结果显示，26.6% 的 Saxenda® 利拉鲁肽和 36.6% 的奥利司他从成本角度来看得到了适当的利用。安全性资料显示，只有 3 名患者（3.2%）因 Saxenda® 利拉鲁肽已知的胃肠道副作用而停止治疗。结论：该分析支持使用利拉鲁肽 3.0mg 进行体重管理，患者需遵守药物治疗以及饮食、运动和行为改变，因为除了先前已知的胃肠道副作用外，没有同时出现安全性/耐受性恶化。奥利司他没有显著的体重减轻，两种药物的依从性都较差。